請用此 Handle URI 來引用此文件:
http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/9938完整後設資料紀錄
| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 曾惠斌(H-Ping Tserng) | |
| dc.contributor.author | Wen-Kuang Teng | en |
| dc.contributor.author | 鄧文廣 | zh_TW |
| dc.date.accessioned | 2021-05-20T20:50:38Z | - |
| dc.date.available | 2008-05-26 | |
| dc.date.available | 2021-05-20T20:50:38Z | - |
| dc.date.copyright | 2008-05-26 | |
| dc.date.issued | 2008 | |
| dc.date.submitted | 2008-05-13 | |
| dc.identifier.citation | 英文部分:
1. Abrahart, R. J., See, L. and Kneal, P. E. (1998). “New Tools for Neurobydrologists: Using Network Pruning and Model Breeding Algorithms to Discover Optimum Input and Architectures”. In Proceedings of the 3rd. International Conference on Geocomputation. University of Bristol 2. Brooker, P. and Lavers, A. (2000). “Appropriate ADR: Identifying features of construction disputes which affect their suitability for submission to ADR”. The international construction Law Review. 17(2): 276-299 3. Bryman, A. and Cramer, D. (1997). “Quantitative Data Analysis with SPSS for Windows”. London: Routledge. 4. Chen, S. and Billings, S. A. (1992). “Neural Networks for Nonlinear Dynamic System Modeling and Identification”.International Journal of Control.56(2):319-346 5. Chester, D. (1990). “Why Two Hidden Layers are Better then One”. In Proceeding. IEEE International Joint Conference on Neural Networks. Washington, DC. 265-268 6. Cheung, S. O., and Suen, C. H. (2002). “A multi-attribute utility model for dispute resolution strategy selection.” J. Constr. Manage. Econom., 2002(20), 557-568 7. Cheung, S. O., Tam, C. H., and Harris, F. C. (2000). “Project dispute resolution satisfaction classification through neural network.” J.. Manage in Engin., 16(1), 70-79. 8. Cheung, S. O., Suen, C. H., and Lam, T. L. (2002). “Fundamentals of alternative dispute resolution processes in construction.” J. Constr. Eng. Manage., 128(5), 409-417. 9. Clemen, R. T. and Reilly, T. (2001). “Making Hard Decisions with DecisionTools, 2nd. ed.”, CA: Duxbury Thomson Learning. 10. Dawson, C. W., and Wilby, R. L,. (2001). “Hydrological Modeling Using Artificial Neural Networks”. Progress in Physical Geography. 25(1): 80-108 11. DeVellis, R. F. (1991). “Scale Development Theory and Applications”. London: SAGE 12. Diekmann, J. E., and Girard, M. J. (1995). “Are contract disputes predictable.” J. Constr. Eng. Manage., 121(4), 355-363. 13. Garcia, R. F. (2007). “On Fault Isolation by Neural-Networks-Based Parameter Estimation Techniques”. Expert System., 24(1): 47-63 14. Goyal, B. B. (1996). “Construction Claims and Disputes: causes and cost/time overruns.” J. Constr. Eng. Manage., 120(4). 15. Gould, N. (1999). “Dispute Resolution in the UK Construction industry: Processes Perceptions and Preditions”. The international construction Law Review. 16(4): 574-587 16. Hair, J. F., Anderson, R. and Black, W. C. (1995). “Multivariate Data Analysis with Readings” Prentice-Hall, Englewood Cliffs,NJ. 17. Harmon, M. L. (2003). “Effectiveness of dispute review boards.” J. Constr. Eng. Manage., 129(6), 674-679. 18. Ho, S. P., and Liu, L. Y. (2004). “Analytical model for analyzing construction claims and opportunistic bidding.” J. Constr. Eng, Manage., 130(1), 94-104. 19. Howards, R. A. (1989). “Knowkedge Maps”.Management Science,35(8),903 ~922 20. Hush, D. R., and Horne, B. G., (1993). “Progress in Supervised Neural Networks: What’s New Since Lippmann”. IEEE Signal Processing Magazine. 10: 8-39 21. Kartain, S. (1999). “Generic methodology for analyzing delay claims.” J. Constr. Eng. Manage., 125(6), 409-419. 22. Kurkova, V. (1992). “Kolmogorov’s Theorem and Multilayer Neural Networks”. Neural Networks. 5: 501-506 23. Kwork, T. Y. and Yeung, D. Y. (1997). “Constructive Algorithms for Structure Learning in Feedforward Neural Networks for Regression Problems”. IEEE Transactions on Neural Networks. 3: 630-645. 24. Mamdani, E. H. and Assilian, S. (1975). “Experiment in Linguistic Syntbesis with a Fuzzy Logic Controller” International Journal of Man-Machine Studies. 7(1):1-13 25. Mitropoulos, P., and Howell, G. (2001). “Model for understanding, preventing, and resolving project disputes.” J. Constr. Eng. Manage., 127(3), 223-231. 26. Molenaar, K., Washington, S., and Diekmann, J. (2000). “Structural equation model of construction contract dispute potential.” J. Constr. Eng. Manage., 126(4), 268-277. 27. Nunnally, J. C. (1978). Psychometric Theory. 2nd. Ed. New York, McGraw- Hill. 28. Ock, J. H., and Seung, S. H. (2003). “Lessons learned from rigid conflict resolution in an organization: construction conflict case study.” J. Manage. Eng., 19(2), 83-93. 29. Povey, A., Cattell, K., and Michell, K. (2005). “Mediation Practice in the South African Construction Industry: The Influence of culture, the Legislative Environment, and the Professional Institutions”. Negotiation Journal., Oct, 481-493 30. Rumelhart, D. E., and McClelland, J. L. (1986). “Parallel Distributed Processing Explorations in the Microstructure of Cognition”. Cambridge, MA; MIT Press. Vol. 1 31. Scott, S. (1997). “Delay claims in U.K. contracts.” J. Constr. Eng. Manage., 123(3), 238-244. 32. Scott, S., and Harris, R. A. (2004). “United Kingdom Construction Claim: views of professionals.” J. Constr. Eng. Manage., 130(5), 734-741. 33. Sugeno, M. and Kang G. T. (1988). “Structure Indentification of Fuzzy Model” Fueey Sets and Systems. 28:15-33 34. Takagi, T. and Sugeno, M. (1985). “Fuzzy Indentification of Sestems and Its Applications in Modeling and Control ” IEEE. Transactions on Systems, Man, Cybernetics. 15:116-132. 35. Teng, W. K., and Tserng H. P. (2004). “Anallysis of the Unsatisfactory Contractor”, International Workshop on Integration Life-Cycle Management of Infrastructure, Dec. 9~11, 2004,H.K. 36. Thompson, R. M., Vorster, M. C., and Grotom, J. P. (2000). “Innovations to Manage Dispute:DRB and NEC”Journal of Management in Engineering, 16(5), 51-59. 37. Tserng, H. P. and Teng, W. K. “Analyzing Dispute Mediation Cases of Infrastructure Projects through Project Life Cycle”J. Structure and Infrastruture Engineering,(Oct. 2007 Accepted) 38. Ubeyli, E. D. (2007). “Comparison of Different Algorithms in Clinical Decision-Making”. Expert System., 24(1): 17-31. 39. Wang, L. X. (1998). “Universal Approximation by Hierarchical Fuzzy Systems”Fuzzy Sets and Systems, Vol.93:223-230 40. Zadeh, L. A. (1965) “Fuzzy Sets” Informantion and Control. 8:338-353. 中文部分: 1. 王伯儉,「業主處理工程糾紛索賠之要領」,寰瀛法訊,第9期,2001年7月,第19~31頁。 2. 行政院公共工程委員會,「政府採購法令彙編」,行政院公共工程委員會,2006年4月,台北。 3. 行政院公共工程委員會,「政府採購履約爭議處理案例彙編(一)」,行政院公共工程委員會,2001年3月,台北。 4. 行政院公共工程委員會,「政府採購爭議處理事件案源及問題類型分析」,行政院公共工程委員會,2003年12月,台北。 5. 行政院公共工程委員會,「採購履約爭議調解規則」,行政院公共工程委員會,2006年4月,台北。 6. 李金松,「營建工程契約風險分配之研究-以公共工程為中心」,國立中正大學法律研究所,碩士論文,2004年6月。 7. 李銘峻,「演化式案例推理在營建工程履約爭議處理之研究」,國立中山大學企業管理研究所,碩士論文,2003年7月。 8. 呂純純,「公共工程逾期爭議之研究」,國立政治大學法律學研究所,碩士論文,2004年1月。 9. 何德操,「工程合約管理與爭議之避免」,工程爭議處理,台灣營建研究院叢書,2003年3月,第17~30頁。 10. 吳啟光,「公共工程爭議調解與仲裁之研究」,國立高雄第一科技大學營建工程研究所,碩士論文,2004年2月。 11. 吳明隆,SPSS統計應用實務,文魁資訊股份有限公司,台北,2003年9月二版。 12. 財團法人中華顧問工程司,「工程專案管理處理工程爭議及因應措施之研究」,財團法人中華顧問工程司,2004年12月。 13. 陳國書,「公共工程爭議處理之研究」,國立中山大學企業管理研究所,碩士論文,2003年6月。 14. 董其鈞,「案例式推理運用於營建工程爭議調解之研究」,國立交通大學土木研究所,碩士論文,2000年6月。 15. 張裴章、張麗秋,類神經網路,東華書局,台北,2005年9月初版。 16. 葉怡成,應用類神經網路,儒林圖書公司,台北,2001年3月三版。 17. 詹森林,「公共工程契約之風險承擔與責任歸屬」,工程爭議案例分析研習會,中華民國營建管理協會,2004年5月,第1~6頁。 18. 鄧文廣、曾惠斌,「不良廠商產生原因及對策分析」,第八屆營建工程與管理研究成果聯合發表會,台北,2004年6月。 19. 蕭家進,「公共工程爭議處理的省思」,現代營建,第260期,2001年8月,第65~70頁。 20. 蕭偉松,「論營建工程管理遲延與情事變更原則之適用」,私立東吳大學法律研究所,碩士論文,2001年6月。 21. 羅華強,類神經網路-MATLAB的應用,高立圖書有限公司,台北,2005年7月二版。 22. 顧美春,「工程契約風險分配與常見爭議問題之研究」,國立交通大學科技法律研究所,碩士論文,2003年8月。 | |
| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/9938 | - |
| dc.description.abstract | 任何公共工程都有發生爭議的可能,不論發生何種類型之爭議,對業主或對廠商都會造成很大的困擾,且會增加雙方額外的成本支出及增加人力去處理爭議事件;甚至造成工程無法完成,雙方進行法律訴訟以求解決。1999年5月27日,政府實行一項名為「政府採購法」的新法令,該法令中訂有一項特殊的「爭議處理」制度,由政府設立專責的採購申訴爭議調解委員會,以公正第三團體的立場,介入調解營造廠商與政府機關間的工程爭議,避免雙方進入司法訴訟冗長的程序,浪費時間及增加成本方支出。此一爭議處理制度,是於發生工程爭議案件後,經一方提出申請才進行爭議調解,是一項被動性爭議處理制度。本研究除介紹此一爭議調解制度外,並結合公共工程委員會之研究及爭議調解案例,分析台灣公共工程發生爭議之類型及原因,提供因應措施之建議。
此外,共蒐集491件爭議調解案例,發展可以判斷公共工程可能產生爭議的主動性預警模式,以及爭議調解結果的預測模式。本研究先歸納出爭議因子,以李克特式多選項量表向調解委員會之諮詢委員作問卷調查,再將問卷調查結果以統計學上的項目分析、因素分析及信度分析作爭議因子的校驗。將符合整體解釋變異量的爭議因子,進一步向調解委員會之調解委員作模糊理論問卷調查,取得發生爭議之模糊規則。經過完整之理論分析後,發展出二套爭議預測模式:其一為將模糊問卷調查結果,運用模糊理論方法,評估公共工程可能發生施工爭議風險的量化預警方法,使機關及廠商雙方在簽訂契約之同時,就能依據雙方之組織特性、工程特性及契約特性等因子,事先評估發生施工爭議的可能性作為預警。其二為運用倒傳遞類神經網路架構作訓練,建立自動化預測模式;當發生施工爭議事件,可經由爭議事件內容及請求項目之事先評估,了解若經由公共工程委員會調解程序解決爭議事件,最可能得到的爭議調解結果。 藉由本研究所建立模式之預測結果,可以讓爭議雙方能在工地迅速協調解決,不必再經過調解程序,使機關及廠商減少額外成本支出及降低處理爭議人力而受益,同時減少國內公共工程爭議事件之發生。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | Regardless of the pattern of construction disputes, will creates additional costs in terms of money and time for both owner and contractor. The Taiwanese government promulgated the Government Procurement Act (GPA) on the 27th of May, 1998, and administer on the 27th of May, 1999. This Act established a system of government characterized by fair and open procurement procedures, which promotes efficient and effective government procurement operations, and ensures procurement quality. The most notable achievement of this act was to create a system for the government to use in mediating construction disputes. This mediation system establishes the Complaint Review Board for Government Procurement (CRBGP) committee by Public Construction Commission (PCC) which acts as an impartial third-party for mediating disputes when contractors submitted requests to mediate construction disputes based on chapter six of the GPA. This Act established a Dispute Mediation System (DMS) to mediate construction disputes involving contractors and the administration and attempted to reduce associated litigation. However, the DMS system does not become active in mediating construction disputes until submit a specifically requested by the contractor. This study not only introduces this dispute mediation system but also analyzes previous dispute mediation cases involving Taiwanese infrastructure projects, including dispute patterns, succinct case explanations, and mediation suggestions.
Additional, in this study, 491 dispute cases mediated by the Complaint Review Board for Government Procurement (CRBGP) committee were collected and analyzed. In the first place, the construction types, dispute cause, and mediating items of the dispute cases were summarized. Secondly, the Likert-type Scale was used in the questionnaire surveys and the dispute factors were verified using item, factor, and reliability analyses together with the results of the mediation. Thirdly, to develop two prediction models for construction projects. The first model, the verified data were analyzed using a Fuzzy-theory to develop an automation dispute early admonition system. Both of the administration and contractor can stand on their organization parameters, engineering parameters and contract parameters to evaluate the possibility of dispute of construction project for early admonition, previously. The second model, the verified data were analyzed using a back-propagation neural network in order to develop a model of an automatic prediction which can help both parties understand the possible results of dispute mediation. The major contribution of this study is that the automatic neural network model can be applied to construction dispute cases on site. Thus, when cases are quickly resolved without going through the mediating procedures, both parties benefit from it. The major contribution of this study is that the both of automatic Fuzzy-theory dispute early admonition system and Neural-network mediation result prediction model can be applied to construction dispute cases on site. Thus, when cases are quickly resolved without going through the mediating procedures, both parties benefit from it. | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-05-20T20:50:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-97-D91521024-1.pdf: 2291687 bytes, checksum: 110e8c1b0a19c3e1529cafd2941cdf96 (MD5) Previous issue date: 2008 | en |
| dc.description.tableofcontents | 口試委員會審定書
誌謝 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ i 中文摘要 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ iii 英文摘要 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ v 目錄 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ viii 圖目錄 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ xii 表目錄 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ xiv 第一章 緒論 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 1 1.1 研究動機與目的 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 1 1.1.1 研究動機 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 1 1.1.2 研究目的 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 2 1.2 研究對象與範圍 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 4 1.3 研究方法與架構 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 5 第二章 文獻回顧 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 7 2.1 工程爭議與調解 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 7 2.1.1 國外文獻 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 8 2.1.2 國內文獻 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 10 2.2 研究方法 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 12 2.2.1 問卷調查 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 12 2.2.2 項目分析 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 15 2.2.3 因素分析 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 15 2.2.4 信度分析 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 18 2.2.5 影響圖 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 19 2.2.6 模糊理論 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 20 2.2.7 倒傳遞類神經網路 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 25 第三章 爭議調解制度探討 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 33 3.1 爭議的產生 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 33 3.1.1 當事人特性 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 33 3.1.2 標的物特性 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 33 3.2 施工爭議的處理方式 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 34 3.3 爭議調解 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 35 3.4 調解程序 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 38 第四章 公共工程施工爭議類型分析 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 41 4.1 爭議類型 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 41 4.1.1 履約期限爭議 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 43 4.1.2 計價爭議 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 45 4.1.3 驗收階段爭議 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 47 4.1.4 保固階段爭議 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 48 4.2 爭議案例分析 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 49 4.2.1 規劃及設計產生之爭議 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 50 4.2.2 施工產生之爭議 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 51 4.2.3 驗收產生之爭議 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 55 4.2.4 保固產生之爭議 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 56 4.3 爭議分析 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 57 4.4 小結 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 61 第五章 自動化爭議預警模式 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 62 5.1 爭議案件特性 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 62 5.2 爭議因子的產生 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 63 5.2.1 預試階段 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 63 5.2.2 正式問卷階段 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 64 5.3 爭議因子的驗證 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 66 5.4 施工爭議層級之建立 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 71 5.5 施工爭議層級之模糊理論分析 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 74 5.5.1 爭議層級計算之前置過程 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 74 5.5.2 模糊理論計算 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 76 5.6 自動化爭議預警模式分析 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 77 5.7 模式敏感度分析 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 81 5.8 小結 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 82 第六章 自動化爭議調解結果預測模式 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 83 6.1 調解案件特性 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 83 6.2 爭議因子的建立 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 84 6.2.1 預試階段 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 85 6.2.2 正式問卷階段 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 86 6.3 爭議因子的驗證 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 89 6.3.1 工程種類爭議因子驗證 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 89 6.3.2 工程因素(爭議原因)爭議因子驗證 ‥‥‥‥‥‥‥‥ 91 6.3.3 請求項目(調解項目)爭議因子驗證 ‥‥‥‥‥‥‥‥ 94 6.4 自動化預測模式建立 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 96 6.4.1 輸入層設定 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 96 6.4.2 輸出層設定 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 97 6.4.3 隱藏層設定 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 99 6.4.4 模式架構建立 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 99 6.5 自動化爭議調解結果預測模式分析 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 101 6.5.1 全部案例合併之網路架構模式 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 102 6.5.2 區分請求項目之網路架構模式 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 104 6.5.3 誤判率誤差率 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 105 6.5.4 模式運用 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 106 6.5.5 模式運用限制 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 107 6.5.6 模式結果分析 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 108 6.6 小結 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 109 第七章 結論與建議 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 110 7.1 結論 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 110 7.2 議建 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 112 7.3 貢獻 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 112 參考文獻 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 113 附錄 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 119 圖 目 錄 圖1.1 解決爭議之觀念及目的 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 4 圖1.2 研究架構圖 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 6 圖2.1 影響圖之關聯 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 20 圖2.2 模糊推論基本架構圖 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 21 圖2.3 高斯函數型歸屬函數 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 22 圖2.4 模糊推論示意圖 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 23 圖2.5 三層倒傳遞類神經網路 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 26 圖2.6 對數S型曲線活化函數圖 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 30 圖3.1 工程爭議處理流程 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 37 圖3.2 爭議各單位關聯圖 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 38 圖3.3 調解程序圖 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 40 圖4.1 履約階段爭議統計圖 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 41 圖4.2 履約期限爭議結構圖 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 45 圖4.3 計價爭議結構圖 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 47 圖4.4 驗收爭議結構圖 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 48 圖4.5 保固爭議結構圖 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 49 圖5.1 可能發生爭議因素影響 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 62 圖5.2 “因子重要性”爭議因子陡坡石圖 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 68 圖5.3 發生施工爭議可能性之層級影響圖 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 72 圖5.4 高斯函數最佳歸屬度分配 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 77 圖5.5 預警模式模擬系統 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 78 圖5.6 模糊層級系統 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 78 圖6.1 爭議調解影響圖 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 83 圖6.2 “工程種類”爭議因子陡坡石圖 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 90 圖6.3 “工程因素”爭議因子陡坡石圖 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 92 圖6.4 一層隱藏層誤判率 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 103 圖6.5 一層隱藏層訓練曲線(處理單元8-12-2)‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 103 圖6.6 全部當作訓練案例時之訓練曲線(處理單元8-19-2)‥‥‥‥‥ 104 表 目 錄 表2.1 問卷調查過程 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 13 表3.1 解決爭議方式比較表 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 35 表4.1 履約階段爭議統計表 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 42 表4.2 國內公共工程爭議類型 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 50 表4.3 規劃及設計產生之爭議 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 51 表4.4 施工階段產生之爭議 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 52 表4.5 驗收階段爭議 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 56 表4.6 保固階段爭議 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 56 表5.1 可能發生施工爭議的因子 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 65 表5.2 “因子重要性”爭議因子轉置矩陣 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 68 表5.3 因素層面及因素命名 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 69 表5.4 爭議可能性層級計算點 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 72 表5.5 模糊規則矩陣式問卷 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 76 表5.6 工程實際案例作計算驗證 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 79 表5.7 模糊等級程度 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 80 表5.8 爭議可能性預警評估表 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 80 表5.9 爭議預警模式敏感度分析 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 81 表6.1 爭議調解因子特性歸類 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 88 表6.2 “工程種類”爭議因子轉置矩陣 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 90 表6.3 工程種類檢定後之因素層面及命名 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 90 表6.4 “工程因素”爭議因子轉置矩陣 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 92 表6.5 工程因素(爭議原因)檢定後之因素層面及命名 ‥‥‥‥‥‥‥ 94 表6.6 “請求項目”爭議因子轉置矩陣 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 95 表6.7 請求項目(調解項目)檢定後之因素層面及命名 ‥‥‥‥‥‥‥ 95 表6.8 類神經網路架構參數值編碼 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 101 表6.9 全部案例合併之誤判率誤差率 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 105 表6.10 全部案例作為訓練案例之誤判率誤差率 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 106 表6.11 工程款案例之誤判率誤差率 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 106 表6.12 工期案例之誤判率誤差率 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 106 表6.13 預測調解結果評估表 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 107 | |
| dc.language.iso | zh-TW | |
| dc.title | 公共工程施工爭議分析暨自動化爭議預警與調解預測模式之研究 | zh_TW |
| dc.title | ANALYZING INFRASTRUCTURE CONSTRUCTION DISPUTE AND THE RESEARCH OF AUTOMATION
DISPUTE EARLY ADMONITION PLUS DISPUTE MEDIATION RESULT PREDICTION MODEL | en |
| dc.type | Thesis | |
| dc.date.schoolyear | 96-2 | |
| dc.description.degree | 博士 | |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 李有豐,呂守陞,郭斯傑,謝尚賢,陳自強,周家蓓 | |
| dc.subject.keyword | 爭議,調解,因素分析,李克特式量表,影響圖,模糊理論,倒傳遞類神經網路, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | dispute,mediation,factor analyses,Likert-type Scale,influence diagrams, | en |
| dc.relation.page | 138 | |
| dc.rights.note | 同意授權(全球公開) | |
| dc.date.accepted | 2008-05-14 | |
| dc.contributor.author-college | 工學院 | zh_TW |
| dc.contributor.author-dept | 土木工程學研究所 | zh_TW |
| 顯示於系所單位: | 土木工程學系 | |
文件中的檔案:
| 檔案 | 大小 | 格式 | |
|---|---|---|---|
| ntu-97-1.pdf | 2.24 MB | Adobe PDF | 檢視/開啟 |
系統中的文件,除了特別指名其著作權條款之外,均受到著作權保護,並且保留所有的權利。
